Improving medication prescribing-related outcomes for vulnerable elderly in transitions on high-risk medications (IMPROVE-IT HRM): a pilot randomized trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seniors with recurrent hospitalizations who are taking multiple medications including high-risk medications are at particular risk for serious adverse medication events. We will assess whether an expert Clinical Pharmacology and Toxicology (CPT) medication management intervention during hospitalization with follow-up post-discharge and communication with circle of care is feasible and can decrease drug therapy problems amongst this group. METHODS: The design is a pragmatic pilot randomized trial with 1:1 patient-level concealed randomization with blinded outcome assessment and data analysis. Participants will be adults 65 years and older admitted to internal medicine services for more than 2 days, who have had at least one other hospitalization in the prior year, taking five or more chronic medications including at least one high-risk medication. The CPT intervention identifies medication targets; completes consult, including priorities for improving prescribing negotiated with the patient; starts the care plan; ensures a detailed discharge medication reconciliation and circle-of-care communication; and sees the patient at least twice after hospital discharge via virtual visits to consolidate the care plan in the community. Control group receives usual care. Primary outcomes are feasibility - recruitment, retention, costs, and clinical - number of drug therapy problems improved, with secondary outcomes examining coordination of transitions in care, quality of life, and healthcare utilization and costs. Follow-up is to 3-month posthospital discharge. DISCUSSION: If results support feasibility of ramp-up and promising clinical outcomes, a follow-up definitive trial will be organized using a developing national platform and medication appropriateness network. Since the intervention allows a very scarce medical specialty expertise to be offered via virtual care, there is potential to improve the safety, outcomes, and cost of care widely. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov identifier: NCT04077281.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».